python数据分析基础-python数据分析基础题库

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析基础的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python数据分析基础的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析难不难？
2. excel数据分析用python还是用go？
3. 数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

python数据分析难不难？

数据分析还是具备一定难度的，但通过系统的学习，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。
***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。

excel数据分析用python还是用go？

在Excel数据分析方面，我建议使用Python。Python的数据分析和处理库非常强大，可以轻松地进行各种数据处理、分析和可视化操作。此外，Python还有很好的文档和社区支持，可以帮助您更快地入门和解决问题。

Python是一种非常流行的编程语言，已成为数据分析和科学计算的事实标准。它有许多强大的数据分析和处理库，例如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等，可以轻松地进行数据处理和分析。

相比之下，Go语言在数据分析方面并不是很成熟，尽管它也有一些数据处理库，例如Gonum和GoLearn等，但是它们的功能和使用体验还无法与Python的库相媲美。

数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

SQL是数据分析师最常用的工具，几乎每天都会用到，主要是其基本用法需要掌握。

基础入门可能包含如下：

• 6个基本关键词：select/from/where/group by/h***ing/order by
• Joins：Inner, left, right, outer，以及self join
• 聚合函数
• Window functions

提高篇：

• 子查询
• CTE

可以对照看看，自己各点掌握得如何？

Python在业内使用也挺多，但不是必须，相当企业并没有要求。当然如果你想学习机器学习算法，建模，python是一个可选的基础之一，其第三方库包及其丰富。

其他的，比如BI工具，很多企业使用都不一样，这个其实可以在工作中边学边用。

接下来是重点：

既然是转行到数据分析，就涉及到如何拿到一份offer的问题。笔者以往的经历来看，相当多企业，面试开始就是SQL技术面。过关之后就会有大量的分析题，这非常考验面试者能力。

数据分析理论知识：

• 统计知识：描述性统计知识、相关系数、协方差、常见的概率统计分布等；
• 分析方法和分析模型：用户分群、漏斗分析、归因分析、对***析等，这块非常多，需要好好学习；

思维能力：这块面试官可以从你的表达，谈吐感受到。往往也是考虑的重点，建议看看经典书籍《金字塔原理》、《批判性思维》等；

项目积累：即使是转行，从未涉及过数据分析工作，在找工作之前，完全可以找到一些项目和数据练手。这样，会让自己有更充足的准备。

相信经过以上的努力准备，题主可以顺利转行，拿到一份好的数据分析offer。

1、SQL是必备的。

2、一些python的分析工具包，numpy、pandas、matplotlib库要熟悉。

3、要会ETL。如：ETL工具 离线： sqoop、DataX、Kettle，实时:StreamSets。

ETL（提取、转换、加载）指数据驱动型组织从多个来源收集数据，然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。

4、另外一些BI工具要熟悉，不光分析数据，还得展示出来给大众看，像powerBI，fineBI，superBI，Tableau。

5、大数据方向的技术也是必备的。如：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS，NFS、S3等

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark等

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Flink等

NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB、Dragonfly 等

***管理：YARN、Mesos等

日志收集工具：Flume、Scribe、Logstash、Kibana、Filebeat、Fluenbit、Fluentd等

消息服务：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ等

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid等

分布式协调服务：Zookeeper等

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager等

数据挖掘、机器学习：PyTorch、Tensorflow、Mahout、Spark MLLib、等

到此，以上就是小编对于python数据分析基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析基础的3点解答对大家有用。